local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

Provides functionality for managing user profiles, creating and searching posts, and analyzing user data through a simple Python implementation with a local database.

Tutorial de Python de MCP

Aplicación tutorial para MCP en Python con una base de datos local simple y datos simulados

Instalación y ejecución

Clonar este repositorio
Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

Ejecute el servidor MCP en modo de desarrollo:

mcp dev localdb_app.py

El puerto predeterminado para el servidor MCP es 5173 Acceso a http://localhost:5173 .

Características de MCP

Esta aplicación tutorial muestra los conceptos básicos de MCP. Puedes consultar las anotaciones por rol en tutorial_app/mcp_server.py :

`@mcp.resource`

Básicamente, esta anotación se trata de que el agente "obtenga" el recurso, al igual que GET en RESTAPI.

users://all - Obtener todos los usuarios
users://{user_id}/profile - Obtener el perfil de un usuario
posts://all - Obtener todas las publicaciones
posts://{post_id} - Obtener una publicación por ID

`@mcp.tool`

Se trata de que el agente "genere" el nuevo recurso, al igual que POST en RESTAPI.

create_user - Crea un nuevo usuario
create_post - Crea una nueva publicación
search_posts - Buscar publicaciones por título o contenido

`@mcp.prompt`

Esta es solo una plantilla reutilizable para interactuar con LLM cómodamente.

user_profile_analysis - Generar análisis del perfil de un usuario
post_feedback - Mensaje interactivo para comentarios de publicaciones

[!NOTA] Para más anotaciones, lea: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov-file#core-concepts

Conectando con el cliente

Una vez configurado el servidor MCP, necesitará un cliente LLM que lo use para crear su agente. La siguiente guía le ayudará a conectar con Claude Desktop como cliente.

Claude Desktop usa uv para instalar las dependencias del servidor MCP. Primero, instale uv :

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Instalar las dependencias del servidor MCP usando uv :

# Create virtual environment and activate it
uv venv
.venv\Scripts\activate

uv pip install -r requirements.txt

Descargar Claude Desktop desde:

https://claude.ai/descargar

Localice o cree el archivo claude_desktop_config.json . La ubicación varía según el sistema operativo:

Ventanas:

C:\Users\%USER%\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json

MacOS/Linux:

~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Agregue el atributo mcpServers a su claude_desktop_config.json :

{
    "mcpServers": {
        "local_db": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather",
                "run",
                "localdb_app.py"
            ]
        }
    }
}

Nota: Puede implementar varios servidores MCP, cada uno con sus propias responsabilidades y experiencia. Esta separación de responsabilidades es mejor que implementar todo en un solo servidor MCP.

Reinicie Claude Desktop.

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

Un servidor de demostración que muestra la implementación de MCP en Python con manejo de recursos, operaciones de herramientas y avisos reutilizables para un sistema de usuario/publicación simple con base de datos local.

MCP Python Tutorial